[헥토] Applied AI Engineer (경력)

담당업무

• 의료영상·임상·검진 정형 데이터·판독문 등 멀티모달 의료 데이터 통합 분석 및 인사이트 도출

• 흉부 CT 등 3D 의료영상 기반 병변 검출·분할·분류 모델 및 멀티모달 결합 모델 설계·개발

• 의료 데이터 전처리 파이프라인 구축, 학습 데이터셋 구성, 평가지표 설계 및 모델 성능 검증

• 병원 및 컨소시엄 참여기관 기술 협업, 과제 보고서 작성 및 기술 산출물 문서화

• 그룹사 비즈니스 도메인 데이터 분석, 문제 정의 및 머신러닝·딥러닝 모델 설계·개발

• 오픈소스·상용 LLM 벤치마크 평가 및 서빙 최적화 등 공통 AI 플랫폼 업무

• AI 최신 기술 트렌드 리서치 및 신규 과제·사업 아이템 발굴

• 멀티모달 의료 데이터 인사이트를 모델과 기술 산출물로 구현

• 의료 AI 과제의 데이터 정의부터 모델 검증까지 모델링 파트 주도

• 도메인 요구사항의 기술 문제 변환 및 의료진·외부 기관 협업

• 멀티모달·비전 역량을 그룹사 솔루션과 다양한 AI 프로젝트로 확장

자격요건

• Python, PyTorch 기반 딥러닝 모델 개발 실무 경험

• Vision, NLP, 멀티모달 등 AI 모델 개발 경험

• 정형 데이터와 영상·텍스트 등 비정형 데이터의 분석·모델링 및 인사이트 도출 경험

• 데이터 전처리부터 모델 학습·평가·배포까지 End-to-End 수행 경험

• 분석·실험 결과의 논리적 문서화 및 유관 부서 설명 역량

• 해외여행 결격사유가 없는 자

우대사항

• CT·MRI 등 3D 의료영상 또는 volumetric 데이터 기반 모델 개발 경험

• 의료·헬스케어 데이터 분석 또는 멀티모달 모델 개발 경험

• DICOM 의료 데이터 처리·비식별화, 병원·의료기관 공동 연구 또는 IRB·SaMD 대응 경험

• 금융·커머스 등 산업 도메인 AI 모델의 실제 서비스·솔루션 개발·운영 경험

• LLM 기반 서비스 개발, RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링 또는 텍스트 데이터 분석 경험

• 국가 R&D 과제 수행 및 계획서·보고서 작성 경험

• vLLM 모델 서빙 최적화, Docker·Kubernetes·MLflow 등 MLOps 파이프라인 구축 경험

• AI 관련 전공 석사·박사 학위

• AI 분야 학회 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험

전형절차

1. 서류 전형

2. 1차 인터뷰

3. 2차 인터뷰

4. 처우협의

5. 최종합격

접수방법

• 자유 양식 이력서 제출

• 경력기술서 첨부 가능

• 포트폴리오 첨부 가능

• 각 전형 안내 및 결과 개별 메일 안내

• 이력 및 경력 사항에 따라 전형 과정 일부 생략 또는 추가 가능

• 입사지원 서류 허위기재 시 전형 및 입사 취소

마감기한

채용시 마감